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企业AI落地服务
进厂区、进工位,把重复的判断动作改成可执行的流程。先诊断再动手,不做只演示不干活的项目。
- 文档与工单信息自动提取、结构化
- 质检异常、售后反馈的分类与归因
- 内部知识库问答,落在已有办公工具里
- 私有化部署,数据不出企业内网
深度求知做三件事:帮企业把AI用进现有业务、带出能自己上手的团队、按需求交付可运行的软件。 驻场、按周期验收、源码可移交——交付物写清楚再开工。
每条线都有明确的交付物、验收标准和责任边界。可以只做其中一条,也可以三条一起推进。
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进厂区、进工位,把重复的判断动作改成可执行的流程。先诊断再动手,不做只演示不干活的项目。
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按岗位设计课程,用企业自己的业务数据做练习。结课时参训人员能独立完成本岗位的AI任务。
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从需求到上线全流程承接,做企业内部系统、工具与数据平台。需求文档化,开发过程可查。
每一步都有产出物,进度看得见。每期结束前你会拿到可运行的东西和一份验收记录,不是进度汇报PPT。
到现场看流程:哪些环节重复、哪些数据散在各处、哪些判断靠老师傅的经验。把问题和收益范围写成清单。
逐条给出技术路线、周期、人力投入和验收标准。做不到的当场说清楚,不做做不到的承诺。
按周期推进,每期交付可运行的版本。同时带业务人员一起做,让团队学会自己维护和迭代。
按约定标准验收,通过后移交源码、部署文档和账号。留一段陪跑期,问题当面解决。
交付物在合同附件里逐条列明,验收时按清单核对。清单之外的需求,随时可以按新周期追加。
我们不只交一套方案就走。项目周期内,工程师会定期到现场,坐在业务同事旁边看真实操作, 哪些流程走不通、哪些字段对不上,当场就能改。
团队配置按项目规模配:一个技术负责人、一到两名开发,按需配业务顾问。 关键在于这些人要能讲清楚「为什么这么做」,而不是只交付一个能跑的界面。
先做业务诊断,把现有流程、数据来源和重复劳动点列清楚,再决定哪些环节适合用模型、哪些用规则更划算。很多被推销过AI的企业,问题不在模型能力,而在数据根本没归集过。
方案确定后按周期交付,每期交付可运行的东西和验收记录,不是先签一份PPT再开工。
通用课程讲的是通用概念和工具操作,定向培训的每个案例都来自企业自己的业务:用什么数据、卡在哪一步、验收标准是什么,答案都写在方案里。
分层也是关键。业务岗、技术岗、管理层关心的问题完全不同,混在一起讲谁都听不进去。
项目定制开发的源码、部署文档和相关账号归企业所有,验收时一并移交,并转入企业自有代码仓库。第三方组件按其开源协议执行,我们会在交接清单里逐条写明。
不需要。支持私有化部署,模型和业务数据可以全程留在企业内网环境,只在确有必要时调用外部服务。涉及数据出域的方案,会单独列出来由企业决定。
取决于范围。以最常见的单场景落地为例,诊断加方案约两周,之后按功能模块分周期推进。每个周期的长度在方案阶段确定,写进交付计划。
如果时间特别紧,可以先挑一个收益最明确的场景做最小闭环,跑通再扩。
电话或微信直接联系 18763122552,说一下所在行业和现在想解决的问题就行。第一次沟通不收费,也不需要准备材料。
聊完如果觉得不合适,我们会直接说明。